已发表颅内出血预测评分的验证

包含用于验证已发表的颅内出血预测评分的临床表格数据,用于模型外部验证。

NIAID Data Ecosystem
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表格serum samples obtainedincorporated clinical variables82 &# 821141 &# 821126 &# 821119 &# 821109 &# 8211report odds ratiomultivariable logistic regressionterm poor outcomespredict poor outcomesdefined poor outcomes
Validation of previously published ICH prediction scores.

基本信息

模态
表格
大小
0.000005632 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-08
版本
v1

资源简介

已发表颅内出血预测评分的验证

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集,收录 1 个文件、合计 5.63 KB,主题涵盖 serum samples obtained、incorporated clinical variables、82 &# 8211、41 &# 8211、26 &# 8211,可用于统计建模、特征工程与队列分析,CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Validation of previously published ICH prediction scores.》。源站首次发布:2024-06-03。

【数据内容】

源站原始描述:Validation of previously published ICH prediction scores

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):验证既往发表的脑出血预测评分。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table 6.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0296616.t006。

【主题与分类】

源站学科分类:Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Cancer。主题标签:serum samples obtained、incorporated clinical variables、82 &# 8211、41 &# 8211、26 &# 8211、19 &# 8211、09 &# 8211、report odds ratio、multivariable logistic regression、term poor outcomes。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Validation_of_previously_published_ICH_prediction_scores_/25960517

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Misra, Shubham; Kawamura, Yuki; Singh, Praveen; Sengupta, Shantanu; Nath, Manabesh; Rahman, Zuhaibur; et al. (2024). Validation of previously published ICH prediction scores.. PLOS ONE. Dataset

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 6.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/46788056"

文件清单

  • Table 6.xls(5.63 KB)

文件总体积 5.63 KB(源站 API 实测)。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

Validation of previously published ICH prediction scores.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0296616.t006(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Validation_of_previously_published_ICH_prediction_scores_/25960517)。

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